Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4608

## SISTEM  KENDALI  FUZZY  UNTUK  ROBOT  MOBILE:
STUDI KASUS

## PELACAKAN OBJEK BERGERAK MENGGUNAKAN SIMULASI WEBOTS
Fredy Tri Hartadi 1 , Bagus Arya Wicaksana 2 , Hendro Saputro 3 , Ardy Seto Priambodo 4
1,2,3,4 Universitas Negeri Yogyakarta; Jl. Colombo No.1, Karang Malang, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281; (0274) 586168
Received: 22 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Fuzzy Logic; Deteksi Objek; Kamera; Vision ; Webots;
Corespondent Email: fredytri.2022@student.uny.ac.id
Abstrak. Dalam  era  perkembangan  teknologi  robotika  yang  semakin  maju, implementasi sistem kendali menjadi sangat penting dalam berbagai aplikasi, termasuk  logistik,  pengawasan,  dan  layanan  kesehatan.  Penelitian  ini mengembangkan dan menguji sistem pengendalian robot menggunakan fuzzy logic untuk  mendeteksi  dan  mengikuti  objek  bergerak  berwarna  biru  dalam lingkungan  dinamis.  Penggunaan fuzzy  logic dipilih  karena  kelebihannya dalam  menangani  ketidakpastian  dan  dinamika  lingkungan  yang  kompleks dibandingkan  dengan  metode  pengendalian  tradisional  seperti  PID.  Robot Khepera  IV digunakan  sebagai platform ,  dan  simulasi  dilakukan menggunakan software Webots . Sistem ini mengintegrasikan sensor kamera untuk  pendeteksian  objek  dan  sensor  inframerah  untuk  penghindaran rintangan.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  sistem  kendali fuzzy  logic yang  dikembangkan  mampu  mengikuti  objek  dengan  baik,  menunjukkan waktu rise  time yang  cepat  bernilai  0,384  detik,  dan  tidak  mengalami overshoot .  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  fuzzy  logic  efektif  dalam pengendalian  robot  untuk  pelacakan  objek  berwarna,  dengan  hasil  terbaik menunjukkan rata-rata error yang rendah yaitu -1,687 dan respon kendali yang responsif terhadap perubahan posisi objek.
Abstract.  In  the  era  of  advanced  robotics  technology  development,  the implementation  of  control  systems  has  become  very  important  in  various applications, including logistics, surveillance, and healthcare. This research develops and tests a robot control system using fuzzy logic to detect and follow a blue moving object in a dynamic environment.  The use of fuzzy logic was chosen  due  to  its  advantages  in  handling  uncertainty  and  complex environmental  dynamics  compared  to  traditional  control  methods  such  as PID. The Khepera IV robot was used as the platform, and simulations were performed using Webots software. The system integrates camera sensors for object  detection  and  infrared  sensors  for  obstacle  avoidance.  Experimental results  show  that  the  developed  fuzzy  logic  control  system  is  able  to  follow objects well, exhibits a fast rise time of 0.384 seconds, and does not experience overshoot.  This  research  proves  that  fuzzy  logic  is  effective  in  controlling robots  for  tracking  colored  objects,  with  the  best  results  showing  a  low average error of -1.687 seconds and a responsive control response to changes in object position.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Dalam beberapa dekade terakhir, perkembangan  teknologi  robotika  telah mengalami kemajuan pesat, terutama dalam aplikasi  robot  otonom.  Robot  otonom memiliki  kemampuan  untuk  menjalankan tugas-tugas  kompleks  tanpa  campur  tangan manusia  secara  langsung.  Salah  satu  aspek penting dari robot otonom adalah kemampuan untuk mendeteksi dan mengikuti  objek  tertentu,  yang  sangat relevan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti logistik, pengawasan, dan layanan kesehatan . Pengendalian robot untuk pelacakan objek biasanya  dilakukan  dengan  menggunakan pengendalian proporsional-integral-derivatif (PID) yang memiliki beberapa keterbatasan dalam menangani ketidakpastian dan dinamika lingkungan yang kompleks[1].
Beberapa  penelitian  telah  mengkaji penggunaan  metode  pengendalian fuzzy untuk  meningkatkan  performa  pelacakan objek  oleh  robot. Fuzzy  logic menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel dibandingkan  metode  PID  tradisional, terutama  dalam  lingkungan  yang  dinamis dan tidak terstruktur[2].
Teori fuzzy logic pertama kali diperkenalkan  oleh  Lotfi  Zadeh  pada  tahun 1965,  yang  memungkinkan  pemodelan sistem yang kompleks dan tidak pasti dengan menggunakan aturan linguistik yang menyerupai  cara  berpikir  manusia[3][4]. Dalam  konteks  robotika, fuzzy  logic dapat diterapkan  untuk  mengendalikan  kecepatan roda  berdasarkan  kesalahan  posisi  antara robot  dan  objek  yang  diikuti.  Pengolahan citra  digunakan  untuk  mendeteksi  objek berdasarkan  warna  dengan  menggunakan transformasi warna HSV, yang lebih robust terhadap  variasi  pencahayaan  dibandingkan ruang warna RGB[5].
Meskipun penelitian
sebelumnya
menunjukkan bahwa penggunaan fuzzy logic dalam pengendalian robot memberikan hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  metode tradisional, masih terdapat beberapa kekurangan  yang  perlu  diatasi.  Banyak penelitian  yang  belum  mengeksplorasi
penggunaan  fuzzy logic untuk  pelacakan objek  bergerak  dengan  warna  selain merah[6][7].  Sementara  itu  dalam  keadaan simulasi, memungkinkan untuk bisa didapatkan  kontroler fuzzy paling  optimal. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berupaya memberikan  hasil  dengan  mengembangkan sistem  pengendalian  robot  menggunakan fuzzy  logic untuk  mengikuti  objek  tujuan sesuai  target  objeknya  yaitu  berwarna  biru dan  mengintegrasikan  sensor  inframerah untuk  penghindaran  hambatan  ketika  tidak terdapat  objek  yang  dideteksi  oleh  kamera robot.

## 1.2. Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem pengendalian  robot  menggunakan fuzzy logic untuk mendeteksi dan mengikuti objek bergerak  berwarna  biru  dalam  lingkungan dinamis [8]. Dipilih warna biru karena warna pada  objek  terkecil  adalah  biru,  digunakan untuk  mengukur  seberapa  sensitif  kamera mendeteksi  warna  pada  objek.  Persoalan utama  dalam  penelitian  adalah  bagaimana efektivitas  penggunaan fuzzy  logic dalam mengendalikan robot untuk mengikuti objek berwarna  biru  antara  objek  yang  diam  dan bergerak.
Penelitian ini diharapkan dapat
memberikan  kontribusi  signifikan  dalam bidang robotika, khususnya dalam pengembangan  sistem  robot  otonom  yang lebih  adaptif  dan  efektif  dalam  mengikuti objek bergerak di lingkungan yang kompleks.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Robot Mobile
Robot mobile adalah robot yang memiliki kemampuan untuk bergerak secara bebas di lingkungan  fisik.  Tidak  seperti  robot stasioner  yang  tetap  di  satu  tempat,  robot mobile dapat  berpindah  tempat  untuk melaksanakan tugas-tugasnya.
Robot mobile dilengkapi dengan mekanisme  yang  memungkinkan  mereka bergerak, seperti roda, kaki, atau trek. Robot mobile biasanya dilengkapi dengan berbagai sensor untuk navigasi dan deteksi lingkungan,  seperti  sensor  jarak,  kamera,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
lidar,  atau  sensor  inframerah.  Terdapat sistem navigasi pada robot untuk menentukan dan mengikuti jalur, menghindari rintangan, dan mencapai tujuan tertentu.  Robot mobile memiliki  sistem kontrol yang mengatur gerakannya berdasarkan  input  dari  sensor  dan  instruksi yang  telah  diprogram.  Kontrol  ini  bisa bersifat otonom atau teleoperasi (dikendalikan dari jarak jauh)[8].
2.2. Robot Vision
Robot vision ,  atau  visi  robot,  adalah teknologi  yang  memungkinkan  robot  untuk memahami  dan  menafsirkan  informasi visual  dari  lingkungannya.  Teknologi  ini menggabungkan  berbagai  disiplin  ilmu, termasuk  pemrosesan  citra,  analisis  video, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin, untuk  memberi  robot  kemampuan  untuk "melihat" dan membuat keputusan berdasarkan apa yang dilihatnya.
Penggunaan vision pada  robot  memiliki proses pengubahan data mentah dari kamera menjadi  informasi  yang  berguna  ( Image Processing ).  Macam  macam  pemrosesan gambar seperti penghapusan noise, peningkatan  kontras,  segmentasi  gambar. Vision robot  melibatkan  teknik  untuk mendeteksi,  mengenali,  dan  melacak  objek dalam  gambar  mencakup  deteksi  tepi, pengenalan pola, dan pengenalan objek[9].

## 2.3. Dynamic Object Following
Dynamic object following merujuk pada kemampuan sebuah
sistem
untuk mengidentifikasi,  melacak,  dan  mengikuti objek  yang  bergerak  secara  dinamis  dalam lingkungannya melibatkan penggunaan sensor untuk mendeteksi objek dan algoritma kontrol untuk memandu robot atau perangkat  agar  tetap  dalam  jarak  tertentu dari objek tersebut [1][10].

## 2.4. Logika Fuzzy dan Kontrol Fuzzy
Logika fuzzy diperkenalkan  pada  tahun 1965  oleh  Lotfi  A.  Zadeh  dalam  makalah penelitiannya “Fuzzy Sets”. Lotfi A. Zadeh dianggap sebagai bapak logika fuzzy . Logika fuzzy menyerupai  metode  pengambilan keputusan  manusia.  Pada  logika boolean hanya terdapat dua kondisi 0 atau 1, dengan
logika fuzzy suatu  nilai  dapat  dikatakan diantara nilai 0 dan 1[3].
Kontrol fuzzy merupakan metode kontrol lanjut  yang  mengimitasi  cara  berpikir manusia.  Penggunaan  kontrol  ini  dapat memecahkan  permasalahan  pada  kontrol yang  disebabkan  oleh  permodelan  dan gangguan yang bersifat acak dan diluar dari perhitungan  matematika.  Kontroler fuzzy dapat  menahan  gangguan  secara  efektif, memiliki  kecepatan  respons  yang  optimal, dan  sanggup  menahan  perubahan  sistem secara intensif[11].

## 2.5. Khepera IV
Pada penelitian ini robot yang digunakan adalah Khepera  IV. Ini  adalah  sebuah mobile robot berukuran mini yang digunakan untuk pengujian algoritma seperti menghindari  rintangan,  mengikuti  dinding, mencari  target,  navigasi,  sepak  bola  robot, dan  lain  sebagainya. Khepera  IV memiliki pustaka  aplikasi on-board yang  digunakan untuk  mengontrol  robot,  mengawasi  proses berjalannya  percobaan,  dan  mengeksekusi perintah pengguna secara efisien[12].

## 2.6. Webots
Webots merupakan  software  dengan lingkungan  virtual  yang  digunakan  untuk mensimulasikan robot dengan perintah yang sudah  diinputkan  pada  kontroler  dalam bentuk kode program. Spesifikasi dari robot yang digunakan pada simulasi terdapat pada dokumentasi situs cyberbotic [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  beberapa tahap  untuk  menyelesaikannya.  Adapun tahap  pengerjaan  dalam  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 1. Kerangka Metode Penelitian

## 3.1. Input dan Output Kontroler
Gambar 2. Ilustrasi Vision Robot
Ilustrasi  objek  dalam  kamera  dapat dilihat pada Gambar 2, dimana target objek harus ada pada titik tengah horizontal vision kamera. Untuk parameternya adalah:
𝑒 : Error ∆𝑒 : Perbedaan error 𝑒(𝑡) : Error saat ini 𝑒(𝑡 − 1 )
: Error sebelumnya 𝑋 : Nilai lebar gambar (piksel) 𝑋𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 : Nilai aktual target (piksel) 𝑋𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟 : Nilai tengah gambar
(piksel)
Berdasarkan parameter yang telah disebutkan dapat ditulis persamaan penghitungan error :
𝑒  =  𝑋𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡  −  𝑋𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟
(1)
Dengan nilai 𝑋𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟 dapat diperoleh dari:
𝑋𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟  = 𝑋/ 2
(2)
Gambar 3. Ilustrasi dalam Simulasi
Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  seperti tabel dibawah ini.

## Tabel
1. Keputusan Gerak Robot Sedangkan untuk mendeteksi adanya perubahan error atau pergerakan arah objek pada kamera adalah seperti berikut: ∆𝑒  =  𝑒(𝑡)   −  𝑒(𝑡 − 1 )
(3) Dari  hasil  perhitungan  dapat  ditarik kesimpulan dalam tabel dibawah ini.
Tabel 2. Deteksi Arah Gerak Objek Untuk  output  pada  kontrol  fuzzy menggunakan  kecepatan  motor  kanan  dan kiri  sehingga  perbedaan  kecepatan  motor tersebut  memberikan  pergerakan  robot berbelok  ke  kanan  dan  kiri  menyesuaikan target objek pada titik tengah vision kamera. Jika  kecepatan  motor  kiri 𝑉𝑙 dan  motor kanan 𝑉𝑟 , maka:
Nilai 𝑒 Arah Gerak Robot Negatif Belok kanan Positif Belok kiri 0 Lurus Nilai ∆𝑒 Pergerakan Objek Negatif Bergerak ke kanan Positif Bergerak ke kiri 0 Tidak ada pergerakan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
- 𝑉𝑙 > 𝑉𝑟 untuk robot berbelok ke kanan,
- 𝑉𝑙 < 𝑉𝑟 untuk robot berbelok ke kiri,
- 𝑉𝑙 = 𝑉𝑟 untuk robot bergerak lurus.
Seberapa  tajam  robot  berbelok  ditentukan oleh  besarnya  perbedaan  antara 𝑉𝑙 dan 𝑉𝑟 yang  akan  ditentukan  dalam rule  base kontroler fuzzy .

## 3.2. Fuzzy Inference System
Gambar 4. Fuzzy Inference System
Fuzzy  Inference  System adalah  sistem untuk  menghitung fuzzy  logic sebagai kontroler  pada  penelitian  ini.  Terdiri  dari Fuzzifikasi,  Mesin  Inferensi Fuzzy ,  dan Defuzzifikasi.  Dimana  ketiga  hal  tersebut mengkonversi dari input bilangan crisp yaitu nilai error dan ∆ error menjadi  nilai keanggotaan fuzzy yang  akan  dihitung  dan pemilihan  keputusan  berdasarkan  basis aturan,  sehingga  didapat output dalam bentuk  bilangan fuzzy .  Langkah  berikutnya dilakukan  pengembalian  nilai  output fuzzy menjadi bilangan crisp yang akan diberikan ke  aktuator  robot  yaitu  kecepatan  motor kanan ( 𝑉𝑟 ) dan kiri ( 𝑉𝑙 ), langkah ini disebut defuzzifikasi.

## 3.2.1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  adalah  proses  mengubah input data yang bersifat tegas ( crisp ) menjadi nilai  derajat  keanggotaan  dalam  satu  atau lebih himpunan fuzzy [14]. Pada fuzzifikasi ini terdapat dua hal yang harus diperhatikan yaitu  nilai  masukan  ( Input )  dan  nilai keluaran ( output ) . Proses ini adalah langkah pertama dalam sistem kontrol fuzzy . Dimana nilai  input crisp variabel  input error dan ∆ error dikonversi menjadi nilai keanggotaan untuk fuzzy input .
Kemudian  rentang  nilai  linguistik error dapat dilihat seperti Tabel 3 dibawah.
Tabel 3. Nilai linguistik error Rentang Error
Nilai Linguistik
-376 s/d 0 Negative -50 s/d 50 Zero 0 s/d 376 Positive
Berdasarkan Tabel 3 fungsi keanggotaan dari nilai linguistik input error dapat dilihat pada  Gambar  5,  dimana  untuk  nilai linguistik Negative dan Positive menggunakan fungsi keanggotaan trapesium,  sedangkan  untuk  nilai  linguistik Zero menggunakan segitiga.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan error
Untuk  proses  fuzzifikasi  pada  variabel input error seperti  nilai  linguistik negative , zero ,  dan positive didapatkan  dengan persamaan  fungsi  keanggotaan  sebagai berikut.
(4)
(5)
(6)
Kemudian, untuk rentang nilai linguistik pada  variabel  input ∆ error terlihat  pada Tabel  4.  Untuk  nilai  linguistiknya  yaitu negative , zero , dan positive .
Tabel 4. Nilai linguistik ∆ error
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Rentang ∆ error Nilai linguistik -376 s/d 0 Negative -30 s/d 30 Zero 0 s/d 376 Positive Dari Tabel 4 didapatkan fungsi keanggotaan ∆ error, untuk  nilai  linguistik Negative dan Positive menggunakan  fungsi keanggotaan  trapesium,  sedangkan  untuk nilai  linguistik Zero menggunakan  segitiga yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan ∆ error
Pada  proses  fuzzifikasi  variabel  input ∆ error seperti nilai linguistik negative , zero , dan positive didapatkan  dengan  persamaan fungsi keanggotaan sebagai berikut.
(7) (8)
(9)
Selanjutnya,  variabel  output  kecepatan motor  terdapat  5  kategori  nilai  linguistik untuk  mengatur  kecepatan  motor  terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Linguistik Output Rentang Kecepatan Motor Nilai Linguistik -12 s/d -4 Negative Medium -6 s/d 0 Negative Low 0 s/d 6 Low 4 s/d 14 Medium 10 s/d 18 Fast
Pada  Gambar  7  nilai  linguistik  output kecepatan  motor  menggunakan  fungsi keanggotaan  segitiga  pada  masing-masing kategori, untuk fungsi keanggotaan dan nilai linguistik  kecepatan  motor  kanan  dan kecepatan motor kiri sama.
Gambar 7. Fungsi keanggotaan kecepatan motor
Untuk  perhitungan  fuzzifikasi  pada variabel  output  menggunakan  lima  fungsi keanggotaan,  dengan  persamaan  sebagai berikut.
(10)
(11)
(12)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fredy  dkk
(13)

## (14)

## 3.2.2. Mesin Inferensi Fuzzy
Setelah  mengetahui  fungsi  keanggotaan, langkah  berikutnya  adalah  menentukan aturan  dasar  yang  akan  digunakan  untuk menghasilkan  output  atau  keputusan  yang diambil  berdasarkan  nilai  input  yang didapat, sesuai dengan aturan yang terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Basis Aturan Input Output Error ∆ Error Left speed Right speed Negative Negative Fast Negative medium Negative Zero Fast Negative low Negative Positive Fast Low Zero Negative Fast Medium Zero Zero Medium Medium Zero Positive Medium Fast Positive Negative Low Fast Positive Zero Negative low Fast Positive Positive Negative medium Fast Keterangan:
- Negative  medium :  motor  berputar mundur/CCW  dengan    kecepatan sedang.
- Negative low : motor berputar mundur/CCW dengan kecepatan pelan.
3.2.3. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  adalah  proses  pengubahan nilai  dari  output fuzzy yang  dihasilkan menjadi nilai crisp [15]. Tahap ini merupakan  langkah  terakhir  sistem  kendali fuzzy. Proses ini menggabungkan nilai-nilai fuzzy yang  dihasilkan  oleh  mesin  inferensi fuzzy dan  mengkonversinya  menjadi  satu nilai numerik output. Penelitian ini menggunakan defuzzifikasi metode Mamdani agar  hasil  output  lebih  presisi, yaitu  pada  agregasi  output  untuk  setiap aturan,  dilakukan  pemotongan  kurva  fungsi keanggotaan  output  pada  nilai  keanggotaan input yang relevan.
Sedangkan penghitungan  output crisp menggunakan jenis centroid yaitu menghitung titik tengah ( centroid )  dari  area  di  bawah  kurva  fungsi keanggotaan fuzzy, dengan persamaan untuk perhitungan centroid seperti berikut,
(15) Dimana:
- z adalah variabel output.
- μ(z) adalah nilai keanggotaan dari z.

## 3.3. Penyiapan Simulasi
Sebelum melakukan simulasi di Webots, diperlukan beberapa persiapan alat, termasuk  pemasangan  perangkat  lunak Webots  dan  instalasi  pustaka skfuzzy . Pemasangan pustaka skfuzzy sangat penting untuk  memastikan  kontroler fuzzy berjalan dengan baik.

## 3.3.1. Penyiapan Arena dan Objek
Arena  yang  akan  digunakan  berbentuk persegi,  dengan  meminimalkan  warna  biru dalam  lingkungan  simulasi  supaya  tidak adanya gangguan dalam pendeteksian objek yang diikuti.
Gambar 8. Arena dari Atas dan Samping
Untuk  objek  sebagai  target  dan  robot pengikut objek menggunakan robot Khepera IV .  Robot  bernomor  1,  dengan  algoritma obstacle avoidance (menghindari rintangan)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
sebagai  target  objek  dan  robot  nomor  2 adalah robot pendeteksi objek menggunakan kontrol  logika fuzzy yang  terlihat  pada Gambar 9.
Gambar 9. Posisi Objek dan Robot Pendeteksi
Robot juga menggunakan sensor inframerah  untuk  menghindari  rintangan yang  ada  ketika  tidak  ada  target  yang terdeteksi  oleh  kamera,  sehingga  robot bergerak bebas secara autonomous.
Gambar 10. Posisi Sensor Inframerah pada robot Khepera IV
Pemilihan  sensor  inframerah  pada  robot Khepera  IV ,  karena  sensor  tersebut  lebih akurat  dalam  membaca  jarak  yang  berada didekat robot secara detail.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah penyiapan simulasi dan pembuatan  kontrol fuzzy pada  robot  di aplikasi  webots,  maka  perlu  adanya pengujian  untuk  mendapatkan  data  respon transien  yang  dapat  dianalisis.  Percobaan
dilakukan dengan menempatkan objek pada titik  horizontal  piksel  ke  0  dalam  kamera, dimana  posisi  objek  0  adalah  sebelah  kiri dengan  pergerakan  objek  ke  kiri.  Berikut hasil  data  yang  telah  didapatkan  dari  tiga percobaan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Percobaan Percobaan ke- Rata-rata error Rise time Percobaan ke-1 -9.258 0.896 s Percobaan ke-2 -3.804 0.608 s Percobaan ke-3 -1.687 0.384s
Percobaan  pertama  menghasilkan  nilai rata-rata  error  yang  sangat  tinggi  dan  nilai rise  time  yang  paling  tinggi  diantara  kedua percobaan  lain.  Nilai  rise  time  yang dihasilkan  juga  lambat  menandakan  respon kendali  kurang  responsif.  Percobaan  ketiga untuk  hasil  yang  terbaik  didapatkan  respon transien yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Percobaan ke-3 Percobaan ke-3 Rise Time 0,384 detik Settling Time 0.576 detik Steady State-Error 1.77
Grafik  percobaan  ke-3  terlihat  pada Gambar  11  dengan  rata-rata error -1.687. Percobaan tersebut menghasilkan nilai rata- rata error terkecil  dari  kedua  percobaan sebelumnya.  Hal  tersebut  dapat  terjadi karena penyesuaian nilai membership function sehingga  respon  yang  diberikan lebih baik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fredy  dkk
Gambar 11. Grafik Nilai Error Terhadap Waktu
Nilai error yang muncul saat awal sangat tinggi  karena  target  berada  di  sebelah  kiri garis  bantu  pada  tampilan  kamera.  Namun pada  gambar  terlihat  bahwa error sudah jarang terjadi atau mendekati nilai nol (0).
Gambar 12. Grafik ∆ error Terhadap Waktu
Gambar  12  merupakan  grafik  dari  nilai ∆ error ,  terlihat  bahwa  nilai ∆ error yang muncul  rata  rata  mendekati  nilai  nol(0), menandakan  pengendali  responsif  terhadap pergerakan objek.
Gambar 13. Grafik Objek Terhadap Waktu
Dengan setpoint letak  objek  376,  angka tersebut  merupakan  titik  tengah  dari  letak nilai  horizontal  kamera.  Dalam  waktu  yang singkat,  nilai  objek  meningkat  tajam  dari  0 mendekati  376.  Setelah  peningkatan  awal yang cepat, nilai objek mencapai sekitar 380 dan kemudian berfluktuasi di sekitar nilai ini hingga akhir waktu pengamatan.
Gambar 14. Grafik Kecepatan Motor Kanan dan Motor Kiri
.
Target terletak di sebelah kiri, maka robot berbelok  ke  kiri  dengan  kecepatan  motor 𝑉𝑙 < 𝑉𝑟 Pada kisaran waktu 10 sampai 20 detik,  target  berbelok  ke  kanan,  sehingga kecepatan  motor  pada  robot  berubah  untuk mengikuti target dengan kecepatan 𝑉𝑟 < 𝑉𝑙 . 5. KESIMPULAN
Setelah melakukan percobaan dan menganalisis  terhadap  sistem  kontrol  objek following menggunakan  logika fuzzy ,  maka dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
● Sistem kendali objek following menggunakan fuzzy logic controller berhasil  dilakukan  dan  berjalan dengan baik.
● Sensor  kamera  yang  digunakan  juga berfungsi dengan baik ketika mendeteksi  target  yang  memiliki ukuran kecil.
● Fungsi  keanggotaan  pada  masing- masing input dan output perlu disesuaikan agar respon robot lebih sensitif terhadap target. ● Respon  yang  dihasilkan  sangat  baik, memiliki  nilai rise  time yang tergolong cepat dan tidak mengalami overshoot .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Ir.  Ardy  Seto  Priambodo,  S.T., M.Eng.  selaku  Dosen  yang  membimbing selama  proses  penyusunan  jurnal  ini berlangsung.  Selanjutnya,  penulis  ingin berterima  kasih  kepada  pihak  yang  terlibat dalam memberi dukungan terhadap penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  R.  Palupi,  D.  Syauqy,  and  A.  S.  Budi, “Object  Following  Robot  berbasis Pembacaan  Jarak  menggunakan  Metode PID  Controller,”  Jul.  2020.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id .
[2] M.  Khairudin, S. Yatmono, A. Nugraha, M. Ikhsani, A. Shah, and M. Hakim, “Object Detection  Robot  Using  Fuzzy  Logic Controller  Through  Image  Processing,” Journal  of  Physics:  Conference  Series , vol. 1737, no. 1, p. 012045, Jan. 2021, doi: https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1737/1/012045 .
[3] L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information  and Control ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  338–353,  Jun. 1965,  doi: https://doi.org/10.1016/s0019- 9958(65)90241-x
[4] R.  Alamsyah, E. Ryansyah, A. Y. Permana, and R. Mufidah, “SISTEM PENYIRAMAN TANAMAN OTOMATIS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN TEKNOLOGI  INTERNET  OF  THINGS BERBASIS  ESP8266  DAN  APLIKASI
BLYNK,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , vol. 12, no. 2, Apr. 2024, doi: https://doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4007 .
[5]  M.  M.  Gulzar,  R.  P.  Singh,  and  M.  Mehra, “HSV  Values  and  OpenCV  for  Object Tracking,” International  Journal  of Innovative Research in Computer Science &  Technology , vol.  10, no. 1, pp. 43–48, Jan.  2022,  Accessed:  Jun.  09,  2024. [Online]. Available:
https://acspublisher.com/journals/index.p hp/ijircst/article/view/10817
[6]  K.  D.  Irianto,  “PENDETEKSI  GERAK
BERBASIS KAMERA
MENGGUNAKAN  OPENCV  PADA RUANGAN,” publikasiilmiah.ums.ac.id , Jun.  2010,  Accessed:  Jan.  01,  2024. [Online]. Available: https://publikasiilmiah.ums.ac.id/xmlui/h andle/11617/1187
[7] Tran Thi Trang and C. Ha, “Irregular moving object  detecting  and  tracking  based  on color and shape in real-time system,” Jan. 2013, doi:
https://doi.org/10.1109/commantel.2013.
6482431
[8] S. G. Tzafestas, “Mobile Robot Control and Navigation: A Global Overview,” Journal of Intelligent & Robotic Systems , vol. 91, no.  1,  pp.  35–58,  Mar.  2018,  doi:
https://doi.org/10.1007/s10846-018-0805- 9
[9] M. Sridharan and P. Stone, “Real-time vision on  a  mobile  robot  platform,” CiteSeer  X (The Pennsylvania State University) , Jan. 2005,
doi:
https://doi.org/10.1109/iros.2005.154554 0
[10] S. G. Tzafestas, “Mobile Robot Control and Navigation: A Global Overview,” Journal of Intelligent & Robotic Systems , vol. 91, no.  1,  pp.  35–58,  Mar.  2018,  doi: https://doi.org/10.1007/s10846-018-0805- 9 .
[11] S. Lihan, M. Jie and Y. Baoqing, "Fuzzy PID Design  of  Vehicle  Attitude  Control Systems,"  2020  Chinese  Control  And Decision  Conference  (CCDC),  Hefei, China,  2020,  pp.  1826-1830,  doi: https://10.1109/CCDC49329.2020.91642 75
[12]  L.  F.  Wang,  K.  C.  Tan  and  V.  Prahlad, "Developing  Khepera  robot  applications in  a  Webots  environment,"  MHS2000. Proceedings of 2000 International Symposium  on  Micromechatronics  and Human  Science  (Cat.  No.00TH8530), Nagoya,  Japan,  2000,  pp.  71-76,  doi: https://doi.org/10.1109/MHS.2000.90329 3
[13] A.  Ma’arif,  A.  A.  Nuryono  and  Iswanto, "Vision-Based  Line  Following  Robot  in Webots,"  2020  FORTEI-International Conference  on  Electrical  Engineering (FORTEI-ICEE),  Bandung,  Indonesia,
2020, pp. 24-28, doi:
https://doi.org/10.1109/FORTEI- ICEE50915.2020.9249943 .
[14] M. S. S. Virdaus and E. Ihsanto, “Rancang Bangun Monitoring Dan Kontrol Kualitas Udara  Dengan  Metode  Fuzzy  Logic Berbasis  Wemos,” Jurnal  Teknologi Elektro ,  vol.  12,  no.  1,  p.  22,  Jan.  2021, doi: https://doi.org/10.22441/jte.2021.v12i1.0 05 .
[15] S. Neonbeni,  G.  S.  Mada,  and  F.  M.  A. Blegur,  “Analisis  Perbandingan  Metode Defuzzifikasi  Fuzzy  Inference  System Mamdani Dalam Penentuan Produksi Tua Kolo (Sopi Timor) 45% Pada Pabrik Sane Up-Ana  Kefamenanu,” Jurnal  Saintek Lahan  Kering ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  34–39, Jan. 2023, doi: https://doi.org/10.32938/slk.v5i2.1994 .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062